MLOps – Skalier- und wartbare ML-Projekte
In diesem Seminar erfahren Sie, wie Sie Machine-Learning-Modelle wartbar und automatisiert betreiben. Sie versionieren Modelle, setzen CI/CD-Pipelines auf und etablieren Monitoring-Strategien für Performance und Stabilität.
Unser Angebot richtet sich ausschließlich an Unternehmer (§ 14 BGB), Gewerbetreibende, Freiberufler sowie öffentliche Auftraggeber. Kein Verkauf an Verbraucher (§ 13 BGB). Alle Preisangaben werden sorgfältig gepflegt. Preisirrtümer und technische Darstellungsfehler können jedoch nicht vollständig ausgeschlossen werden.
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Kursbeschreibung
In diesem Seminar erfahren Sie, wie Sie Machine-Learning-Modelle wartbar und automatisiert betreiben. Sie versionieren Modelle, setzen CI/CD-Pipelines auf und etablieren Monitoring-Strategien für Performance und Stabilität.
Sie lernen Tools wie MLflow und DVC kennen und setzen damit reproduzierbare und kontrollierbare ML-Prozesse im Unternehmenskontext um - von der Entwicklung bis zur Live-Anwendung.
Hinweis:
Seminarinhalte
Was ist MLOps - und warum ist es notwendig?
- Herausforderungen im produktiven ML-Betrieb
- Typische Fehlerquellen und Lösungen
Projektstruktur und Versionierung
- Daten, Code, Parameter und Modelle nachvollziehbar organisieren
Modell-Tracking mit MLflow
- Experimente dokumentieren
- Ergebnisse vergleichen
- Modelle registrieren
Automatisierung im Trainingsprozess
- Wiederholbare Abläufe mit einfachen Skripten oder CI-Tools
Monitoring und Nachvollziehbarkeit
- Modellqualität beobachten
- Drifts erkennen
- Retraining vorbereiten
Modellbereitstellung im Unternehmenskontext
- Deployment-Varianten
- Modell als API
- Zusammenarbeit mit DevOps-Teams
Zielgruppe
Nach dem Kurs können Sie ML-Modelle in automatisierte Workflows integrieren, dokumentieren, überwachen und bei Bedarf automatisiert retrainieren.
Voraussetzungen
Erfahrung mit Python und ML-Workflows. Grundkenntnisse im Umgang mit ML-Frameworks (z.?B. Scikit-Learn, TensorFlow oder PyTorch) und gängige DevOps-Tools (Git, Bash) sind hilfreich.
Lernziele
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